Html5 Canvas初探学习笔记(11) -简易图片操作

本文详细介绍了如何使用HTML和JavaScript进行简易图片显示和图形绘制,并演示了如何将绘制的图形导出为图片的过程。通过创建Image对象、设置图片路径、绘制图形和利用canvas的toDataURL函数,轻松实现图片的显示与导出。

小满(bill man)个人原创,欢迎转载,转载请注明地址,小满(bill man)的专栏地址http://blog.youkuaiyun.com/bill_man

本篇介绍简易的图片操作,首先是简易的图片显示

效果如下:


就是把一张简单的jpg格式的图片显示在网页上,实现起来也非常简单,代码如下:

varimage=newImage();

image.src="icon.jpg";

image.onload=function(){

context.drawImage(image,50,50);

}

首先创建一个Image对象,然后把image对象的src属性设置为图片的相对路径,最后,重写onload方法,就是一旦图片加载完成则显示出来。

下面介绍将我们所绘制的图形导出成图片,效果如下:


其实效果并没有什么特殊之处,主要来看代码,代码如下:

context.beginPath();

context.moveTo(50,200);

//context.lineTo(50,250);

context.bezierCurveTo(100,100,150,300,200,200);

context.closePath();

context.stroke();

vardataURL=canvas.toDataURL();

//document.write(dataURL);

varoutput=newImage();

output.src=dataURL;

output.onload=function(){

context.drawImage(output,20,150);

}

stroke之后,我们通过canvastoDataURL函数把之前我们所绘制的导出为一个数据的url,到处后的格式如下:

data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA+8AAAKlCAYAAAC6zt2bAAAgAElEQVR4Xu3dfcj2d1kG8.....

后面还有很多,总之,我们把它们变成了一个图片,我们通过这几句便可导出并显示。

varoutput=newImage();

output.src=dataURL;

output.onload=function(){

context.drawImage(output,20,150);

}

如有错误,希望大家多多指正

下一篇继续研究canvas中的图片操作


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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